本文關(guān)鍵詞：無人機航姿參考系統(tǒng)開發(fā)及信息融合算法研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：不論是控制或?qū)Ш较到y(tǒng)都需要準確的飛行姿態(tài)。一般載人的飛機多使用慣性導航系統(tǒng)(INS)來提供可靠與準確的姿態(tài)與導航信息,但是無人機(UAV)受于重量、體積與經(jīng)費等因素限制,無法安裝高性能的INS。隨著微機電系統(tǒng)(MEMS)與嵌入式系統(tǒng)的飛速發(fā)展,使得用低成本小型化航姿參考系統(tǒng)(AHRS)來提供UAV所需的飛行姿態(tài)成為可能。本文研究一種基于MEMS傳感器與數(shù)字信號處理器(DSP)的微小型航姿參考系統(tǒng)。 首先綜述了微慣性導航系統(tǒng)、微慣性傳感器及微航姿參考系統(tǒng)的國內(nèi)外發(fā)展簡介；分析了信息融合算法的國內(nèi)外相關(guān)技術(shù)的發(fā)展狀況及趨勢。接下來研究使用不同的傳感器與算法進行姿態(tài)估計的特點,提出適用于小型UAV的姿態(tài)估計方案。為了提升姿態(tài)估測的性能與可靠度,提出使用基于四元數(shù)的擴展卡爾曼濾波器(EKF)與無跡卡爾曼濾波器(UKF)進行多傳感器信息整合的方法。并通過仿真對比確定采用UKF算法進行多傳感器信息融合。 以上述為基礎(chǔ),搭建基于DSP與MEMS器件的硬件平臺,并在Code Warrior集成開發(fā)環(huán)境下進行軟件設(shè)計。為了驗證AHRS的性能,進行靜態(tài)與動態(tài)試驗。由測試的結(jié)果得知該系統(tǒng)靜態(tài)測量誤差約±0.1度；動態(tài)測量平均誤差約士2度。驗證了所開發(fā)的AHRS能夠提供可接受且穩(wěn)定的姿態(tài),證明算法和程序的實用性。 然而,用低成本MEMS器件開發(fā)的AHRS容易受震動等外界環(huán)境的影響。為了開發(fā)一套適用于帶引擎的小型UAV的AHRS,提出一種整合陀螺儀與單天線GPS的姿態(tài)估計方法。通過仿真表明該方法即使在陀螺儀漂移和偽姿態(tài)包含噪聲的情況下,也擁有較好的長期和短期精度,提升了姿態(tài)估測的精度與可靠度。為下一步工程應(yīng)用設(shè)計打下了基礎(chǔ)。
【關(guān)鍵詞】：無人機 航姿參考系統(tǒng)(AHRS) 姿態(tài)估計 信息融合
【學位授予單位】：中南大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2012
【分類號】：V279
【目錄】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-7
• 目錄7-10
• 第一章 緒論10-18
• 1.1 研究背景10-14
• 1.1.1 無人機發(fā)展概述10-11
• 1.1.2 微慣性導航系統(tǒng)概況11-12
• 1.1.3 MEMS傳感器的發(fā)展概況12-13
• 1.1.4 國內(nèi)外航姿參考系統(tǒng)的研究現(xiàn)狀13-14
• 1.2 信息融合技術(shù)在導航系統(tǒng)的應(yīng)用發(fā)展14-16
• 1.2.1 Kalman濾波14-15
• 1.2.2 擴展Kalman濾波15
• 1.2.3 UKF濾波15-16
• 1.3 研究目的意義與主要內(nèi)容16-18
• 1.3.1 課題來源16
• 1.3.2 研究目的16-17
• 1.3.3 研究意義17
• 1.3.4 研究內(nèi)容17-18
• 第二章 傳感器在航姿參考系統(tǒng)開發(fā)中的應(yīng)用18-26
• 2.1 捷聯(lián)姿態(tài)算法18-21
• 2.1.1 載體姿態(tài)表示法18-19
• 2.1.2 姿態(tài)矩陣與姿態(tài)角關(guān)系19-21
• 2.2 基于陀螺儀的姿態(tài)估計方法21-22
• 2.3 基于加速度計與磁強計的姿態(tài)估計方法22-23
• 2.4 基于GPS的姿態(tài)估計方法23-24
• 2.5 不同傳感器姿態(tài)估計方法對比24-25
• 2.6 本章小結(jié)25-26
• 第三章 基于多傳感器進行姿態(tài)估計的融合算法26-43
• 3.1 基于四元數(shù)的擴展卡爾曼濾波器26-29
• 3.2 基于UKF的姿態(tài)融合算法29-34
• 3.2.1 UKF介紹29-30
• 3.2.2 UKF設(shè)計30-32
• 3.2.3 UKF實現(xiàn)過程32-34
• 3.3 算法的仿真對比34-42
• 3.3.1 仿真模型34-38
• 3.3.2 仿真結(jié)果分析38-42
• 3.4 本章小結(jié)42-43
• 第四章 基于DSP與MEMS器件的航姿參考系統(tǒng)設(shè)計43-61
• 4.1 系統(tǒng)需求分析43-45
• 4.1.1 傳感器需求分析44
• 4.1.2 微型數(shù)字處理器需求分析44-45
• 4.2 航姿參考系統(tǒng)的硬件設(shè)計45-46
• 4.2.1 總體方案設(shè)計45-46
• 4.3 主要器件選型46-48
• 4.3.1 信號采集處理與傳輸模塊46
• 4.3.2 傳感器模塊46-48
• 4.4 系統(tǒng)主要模塊硬件設(shè)計48-51
• 4.4.1 模數(shù)轉(zhuǎn)換模塊48-49
• 4.4.2 串口通信模塊49-50
• 4.4.3 定時器功能50-51
• 4.4.4 中斷控制51
• 4.5 航姿參考系統(tǒng)的軟件設(shè)計51-53
• 4.5.1 CodeWarrior集成開發(fā)環(huán)境簡介51-52
• 4.5.2 軟件設(shè)計流程52-53
• 4.6 主要模塊軟件設(shè)計53-60
• 4.6.1 DSP與上位機串口通訊程序53-55
• 4.6.2 ADC數(shù)據(jù)采集程序55-56
• 4.6.3 姿態(tài)解算算法實現(xiàn)程序56-60
• 4.6.4 信息融合算法實現(xiàn)60
• 4.7 本章小結(jié)60-61
• 第五章 航姿參考系統(tǒng)實驗研究61-70
• 5.1 AHRS實驗設(shè)計61-63
• 5.1.1 試驗方案設(shè)計61-62
• 5.1.2 上位機設(shè)計62-63
• 5.2 系統(tǒng)的綜合調(diào)試63-68
• 5.2.1 傳感器信號采集試驗63-64
• 5.2.2 靜態(tài)試驗64-65
• 5.2.3 動態(tài)試驗65-68
• 5.3 本章小結(jié)68-70
• 第六章 航姿參考系統(tǒng)的進一步改進研究70-76
• 6.1 基于四元數(shù)的EKF融合陀螺儀與單天線GPS姿態(tài)70-73
• 6.1.1 傳感器融合算法70-72
• 6.1.2 通過KF估計加速度72-73
• 6.2 仿真分析73-75
• 6.3 結(jié)論與小結(jié)75-76
• 第七章 總結(jié)與展望76-78
• 7.1 工作總結(jié)76-77
• 7.2 工作展望77-78
• 參考文獻78-82
• 附錄82-86
• 致謝86-87
• 攻讀碩士學位期間主要研究成果87

【參考文獻】

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本文編號：388288